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Esta notebook contiene algunas modificaciones surgidas a partir de la presentación del día 30/5/2024.
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Comenzamos con un análisis básico del dataset que se encuentra en el siguiente link.
Cargamos las librerías y hacemos las configuraciones que vamos a necesitar:
In [1]:
# IMPORTANTE!!!
# Si desea ejecutar esta notebook en forma local, puede instalar todo lo necesario con:
# pip install notebook pandas altair folium vegafusion-python-embed vegafusion vl-convert-python
# Si desea ejecutar esta notebook desde Github Codespaces, puede instalar todo lo necesario con:
# pip install altair folium vegafusion-python-embed vegafusion vl-convert-python
import pandas as pd
import altair as alt
import folium
from folium.plugins import HeatMap
import glob
import os
In [2]:
alt.data_transformers.enable("vegafusion")
Out[2]:
DataTransformerRegistry.enable('vegafusion')
Limpieza inicial de datos¶
Abrimos el archivo y observamos los datos:
In [3]:
df = pd.read_csv('listings.csv', low_memory = False)
In [4]:
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 36561 entries, 0 to 36560 Data columns (total 18 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 id 36561 non-null int64 1 name 36561 non-null object 2 host_id 36561 non-null int64 3 host_name 36561 non-null object 4 neighbourhood_group 0 non-null float64 5 neighbourhood 36561 non-null object 6 latitude 36561 non-null float64 7 longitude 36561 non-null float64 8 room_type 36561 non-null object 9 price 33911 non-null float64 10 minimum_nights 36561 non-null int64 11 number_of_reviews 36561 non-null int64 12 last_review 29679 non-null object 13 reviews_per_month 29679 non-null float64 14 calculated_host_listings_count 36561 non-null int64 15 availability_365 36561 non-null int64 16 number_of_reviews_ltm 36561 non-null int64 17 license 440 non-null object dtypes: float64(5), int64(7), object(6) memory usage: 5.0+ MB
In [5]:
df.describe()
Out[5]:
| id | host_id | neighbourhood_group | latitude | longitude | price | minimum_nights | number_of_reviews | reviews_per_month | calculated_host_listings_count | availability_365 | number_of_reviews_ltm | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| count | 3.656100e+04 | 3.656100e+04 | 0.0 | 36561.000000 | 36561.000000 | 3.391100e+04 | 36561.000000 | 36561.000000 | 29679.000000 | 36561.000000 | 36561.000000 | 36561.000000 |
| mean | 6.325924e+17 | 2.032641e+08 | NaN | -34.591300 | -58.417899 | 5.954551e+04 | 5.605454 | 23.255190 | 1.455364 | 18.978830 | 215.180794 | 10.225158 |
| std | 4.442096e+17 | 1.929296e+08 | NaN | 0.018490 | 0.030271 | 7.015697e+05 | 23.071708 | 39.888967 | 1.409139 | 43.477847 | 117.459621 | 14.629388 |
| min | 1.150800e+04 | 1.342600e+04 | NaN | -34.693700 | -58.530890 | 2.600000e+02 | 1.000000 | 0.000000 | 0.010000 | 1.000000 | 0.000000 | 0.000000 |
| 25% | 4.289224e+07 | 2.807387e+07 | NaN | -34.602477 | -58.437889 | 2.273000e+04 | 1.000000 | 1.000000 | 0.430000 | 1.000000 | 113.000000 | 0.000000 |
| 50% | 8.212314e+17 | 1.339204e+08 | NaN | -34.590704 | -58.419440 | 3.059800e+04 | 2.000000 | 8.000000 | 1.040000 | 2.000000 | 241.000000 | 4.000000 |
| 75% | 1.007852e+18 | 3.947047e+08 | NaN | -34.580730 | -58.392992 | 4.371200e+04 | 4.000000 | 28.000000 | 2.090000 | 13.000000 | 331.000000 | 15.000000 |
| max | 1.144128e+18 | 5.744205e+08 | NaN | -34.534980 | -58.355403 | 4.371150e+07 | 1000.000000 | 813.000000 | 53.470000 | 294.000000 | 365.000000 | 608.000000 |
Hacemos una primera limpieza de datos:
In [6]:
len(df)
Out[6]:
36561
In [7]:
# Se eliminan los registros que no tienen precio.
df = df.dropna(subset=['price'])
In [8]:
len(df)
Out[8]:
33911
In [9]:
# Se elimina esta columna, que para el caso de CABA no contiene datos
df = df.drop(columns=['neighbourhood_group'])
Algunas visualizaciones preliminares de los datos¶
Boxplot de los precios:
In [10]:
# Creamos un boxplot para la columna 'price'
boxplot = alt.Chart(df).mark_boxplot().encode(
x='price'
).properties(
title='Boxplot de precios'
)
boxplot = boxplot.properties(width=1024, height=100)
boxplot.show()
Se ven varios valores ridículos que claramente son errores de carga o algún problema similar. Creamos un dataframe alternativo eliminando los outliers. Lo llamamos df_limpio. Lo usaremos en los gráficos en los que corresponda de acuerdo al análisis que estemos haciendo.
In [11]:
# Cálculos de cuartiles y distancia intercuartil
Q1 = df['price'].quantile(0.25)
Q3 = df['price'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
# Calculamos los límites para los outliers
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
In [12]:
# Calculamos el nuevo dataframe sin los outliers
df_limpio = df[(df['price'] >= lower_bound) & (df['price'] <= upper_bound)]
Graficamos nuevamente el boxplot, ahora sin los outliers:
In [13]:
# Creamos un boxplot para la columna 'price'
boxplot = alt.Chart(df_limpio).mark_boxplot().encode(
x='price'
).properties(
title='Boxplot de precios (sin outliers)'
)
boxplot = boxplot.properties(width=1024, height=100)
boxplot.show()
Hacemos un histograma de precios:
In [14]:
# Creamos un histograma para la columna 'price'
limite = 150000
bins = 25
histogram = alt.Chart(df[df['price'] <= limite]).mark_bar().encode(
alt.X('price', bin=alt.Bin(maxbins=bins), title='Precio'),
alt.Y('count()', title='Cantidad', axis=alt.Axis(title=None, ticks=False, labels=False)),
color='room_type:N'
).properties(
title='Histograma de precios'
)
histogram = histogram.properties(width=950)
histogram.show()
Datos de disponibilidad:
In [15]:
histogram = alt.Chart(df[df['price'] <= limite]).mark_bar().encode(
alt.X('availability_365', bin=alt.Bin(maxbins=bins), title='Días de disponibilidad'),
alt.Y('count()', title='Cantidad', axis=alt.Axis(title=None, ticks=False, labels=False))
).properties(
title='Histograma de disponibilidad'
)
histogram = histogram.properties(width=1024)
histogram.show()
Tiramos preliminarmente los datos de coordenadas haciendo un scatter-plot, para ver que sean coherentes:
In [16]:
# Creamos scatter-plot a partir de las latitudes y longitudes
map_chart = alt.Chart(df).mark_circle().encode(
longitude='longitude:Q',
latitude='latitude:Q',
size=alt.value(5)
).properties(
title='Scatter-plot de latitudes y longitudes'
)
map_chart = map_chart.properties(width=1024, height=1024)
map_chart.show()